CM/ICPC算法竞赛备赛资源推荐如下：
在线评测平台（OJ）
| 平台名称 |
特点 |
适用场景 |
| 洛谷 |
中文界面，题目分类清晰（按算法标签），支持NOI/ACM真题训练，社区讨论活跃。 |
ACM入门到进阶，熟悉竞赛题型和难度。 |
| Codeforces |
国际知名平台，每周举办比赛（Div.2/Div.1），题目质量高，注重思维和数学建模。 |
提升实战能力，适应高压竞赛环境。 |
| HDU（杭州电子科技大学OJ） |
收录大量ACM区域赛真题，尤其是中国多校联合训练题目。 |
模拟赛训练，熟悉国内赛制。 |
| POJ（北京大学OJ） |
经典ACM题库，历史悠久，题目难度较高。 |
基础算法巩固，学习经典题型。 |
| AtCoder |
题目风格独特，注重代码简洁性和思维能力（如ABC/ARC比赛）。 |
训练算法思维，提升代码效率。 |
学习资源
书籍推荐
| 书名 |
作者/版本 |
特点 |
适用阶段 |
| 《算法竞赛入门经典》 |
刘汝佳 |
涵盖基础算法和数据结构，例题丰富，适合初学者。 |
入门阶段 |
| 《挑战程序设计竞赛》 |
日本选手编写 |
系统讲解竞赛常用算法（如动态规划、图论），难度适中。 |
进阶阶段 |
| 《算法导论》 |
CLRS |
算法理论经典教材，适合深入理解算法原理。 |
高阶提升 |
| 《具体数学》 |
Richard A. Brualdi |
数学基础强化，涵盖组合数学、数论等竞赛必备知识。 |
数学专项 |
在线课程
| 平台/课程 |
特点 |
| B站《算法竞赛进阶指南》 |
系列视频 |
覆盖ACM/NOI核心算法，适合边学边实践。 |
| Coursera《Algorithms, Part I》 |
普林斯顿大学 |
算法基础理论，适合系统学习。 |
| MOOC《数据结构与算法分析》 |
浙江大学 |
结合竞赛案例讲解，实用性强。 |
竞赛真题与题解
| 资源来源 |
特点 |
| ACM-ICPC历年竞赛真题及详解 |
Github仓库 |
按年份/地区分类，含详细解析和代码示例，持续更新。 |
| 洛谷题库 |
NOI/ACM真题收录 |
中文题解，支持在线评测和讨论。 |
| Codeforces Gym |
历史ACM全球总决赛题目 |
原题重现，适合研究竞赛趋势。 |
备赛策略与工具
分阶段学习计划
| 阶段 |
时间范围 |
目标 |
资源推荐 |
| 入门阶段（0-6个月） |
掌握C++基础、数据结构（数组、链表、树等）、基础算法（排序、贪心、DFS/BFS）。 |
《算法竞赛入门经典》、洛谷基础题库、Codeforces Div.2 |
| 进阶阶段（6-12个月） |
学习动态规划（树形DP、区间DP）、图论（最短路、网络流）、数学（数论、计算几何）。 |
《挑战程序设计竞赛》、Codeforces Topic标签专项训练、AtCoder Regular Contest |
| 冲刺阶段（12个月+） |
真题模拟（HDU/POJ/洛谷）、团队协作训练（三人一机模式）、心理抗压能力提升。 |
ACM-ICPC区域赛真题、虚拟竞赛（VJudge） |
团队协作与工具
| 工具/策略 |
说明 |
| 代码模板库 |
整理KMP、Floyd、Dijkstra等常用算法模板，参考cp-algorithms开源项目。 |
| 模拟赛训练 |
使用VJudge或杭电OJ的模拟赛功能，练习“三人一机”协作模式。 |
| 英语能力提升 |
熟读题目关键词（如“subarray”“connected components”），避免因理解错误失分。 |
社区与交流
| 平台/资源 |
功能 |
适用场景 |
| OI Wiki |
算法百科（如线段树、FFT） |
快速查询算法原理和实现细节。 |
| Codeforces Blog |
选手经验分享（如Round复盘、题解） |
学习高手思路，优化解题技巧。 |
| 知乎专栏 |
“ACM国际大学生程序设计竞赛”专题 |
备赛经验、组队建议和赛事分析。 |
注意事项
- 时间管理：模拟赛需严格计时（5小时限时），训练时可逐步缩短单位时间解题速度。
- 罚时机制：错误提交会累计罚时（20分钟/次），需平衡速度和准确率。
- 编程语言：优先选择C++（性能优势明显），其次Java或Python（部分题目限制语言）。
通过以上资源的系统学习和实战训练,可逐步提升算法能力、团队协作水平和竞赛心理素质，为ACM/IC
